ПРОГРАМА КУРСУ

Курс починається з пояснення, чому штучний інтелект у 2025 році перетворився з «цікавої технології» на практичний інструмент підвищення продуктивності та стійкості агробізнесу. Розглядається логіка переходу від інтуїтивного управління до управління на основі даних: від збору сигналів у полі/на фермі до аналітики, прогнозів і автоматизованих рішень. Окремий акцент — на реалістичному впровадженні: як почати з невеликого пілота, як оцінити економічний ефект, як уникнути «дорогих іграшок», що не дають результату.

Цей модуль формує основу: що таке ШІ, як він працює, які типи задач реально вирішує в агросекторі та які дані для цього потрібні. Слухачі знайомляться з ключовими підходами — від класичного машинного навчання до генеративних моделей, а також вчаться мислити категоріями «процес → дані → модель → рішення → ефект».

У межах модуля розглядаються:

• поняття алгоритму, типи моделей, обмеження, базове розуміння промптів і принципів коректної постановки запиту до LLM
• генеративний ШІ для прогнозів і аналізу, мовні моделі для автоматизованої агрокомунікації, системи прийняття рішень на основі мультиагентного моделювання (MAS)
• автоматизація рутини, швидший аналіз звітів і виробничих показників, підтримка рішень у виробництві та менеджменті
• які сенсори ставити, що і як вимірювати (вологість, температура, стан культур), як налаштувати збір даних так, щоб вони були придатні для аналітики
• коли автономна обробка даних без хмари дає переваги (елеватори, теплиці, біооб’єкти), і як це впливає на швидкість реакції та надійність
• як об’єднати агродані в систему, де дані не «живуть у різних файлах», а працюють як керована інфраструктура
• що означають «масиви даних» на практиці, як їх структурувати і перетворювати на рішення

Модуль зосереджений на найбільш прикладних задачах: прогноз урожайності, моніторинг поля, ризики клімату, оптимізація води та енергії. Слухачі розуміють, як поєднувати різні джерела даних — сенсори, супутники, метео, виробничі журнали — щоб отримувати не просто «красиві графіки», а практичні управлінські рішення.

У цьому блоці детально розглядаються:

• які змінні реально впливають на прогноз, як будувати модель і перевіряти її якість, які помилки найчастіші при інтерпретації результатів
• робота з даними PlanetScope та сервісами на кшталт EOS Data Analytics — детекція бур’янів, водного стресу, змін стану ґрунту та динаміки вегетації
• оцінка ризиків, планування сівозмін і сценарне моделювання з урахуванням кліматичних факторів
• як мінімізувати витрати води, не знижуючи врожайність, і як ШІ допомагає ухвалювати рішення по поливу на основі комбінованих сигналів (ґрунт, погода, рослина)
• застосування ML для оцінки ефективності біогазових установок та оптимізації режимів роботи

Цей модуль переводить ШІ з рівня «модель у ноутбуці» на рівень реального управління підприємством. Розглядаються кейси, де ШІ дає системний ефект: тваринництво, логістика, збут, фінанси, KPI й управління портфелем цифрових проєктів. Окремий фокус — на масштабуванні та адаптації міжнародного досвіду до локальних умов.

Слухачі опрацьовують:

• Моніторинг здоров’я тварин через ШІ: сенсорні системи, відеоаналітика поведінки, раннє виявлення відхилень і зниження втрат
• Автоматизація годівлі та управління умовами утримання: як дані та алгоритми допомагають стабілізувати показники й зменшувати перевитрати
• AI для логістики та транспорту: оптимізація маршрутів, скорочення витрат, застосування AI-платформ для процесів елеваторів і міжкластерних перевезень
• Прогнозування попиту та планування продажів: використання ринкових даних для точнішого планування виробництва й запасів
• Фінансове прогнозування в агропідприємстві: cash-flow моделі, оцінка ризиків інвестування з опорою на LLM-аналітику та управлінські сценарії
• Метрики та критерії успішності автоматизації: як вимірювати результат (точність прогнозу, економія ресурсів, швидкість процесу, зменшення втрат), як не «захлинутися» в KPI, що не ведуть до грошей
• Розбір успішних кейсів: землеробство, тваринництво, логістика — що саме спрацювало і чому
• Адаптація міжнародного досвіду до локальних умов: що можна переносити напряму, що потребує перебудови даних/процесів/інфраструктури

Курс дає системне бачення застосування ШІ в аграрному виробництві — від базових принципів і даних до конкретних сценаріїв у полі, на фермі, в логістиці та фінансах. Результат навчання — здатність не лише «спробувати ШІ», а й спроєктувати впровадження, обрати правильні дані та інструменти, запустити пілот і виміряти економічний ефект. Це підготовка до практичного управління агропідприємством, де рішення ухвалюються швидше, точніше і з опорою на дані.